映射到输入到输出的哈希图？这个函数存在吗？ - 腾讯云开发者社区

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哈希函数如何工作 ?

如果我们编写一个返回 0 到 7 范围内的数字的哈希函数，并为其提供 9 个唯一输入，则可以保证至少发生 1 次冲突。为了可视化碰撞，我将使用网格。网格的每个方块将代表哈希函数输出的数字。...这是一个 8x2 网格的示例。单击网格以增加示例哈希输出值，并查看我们如何将其映射到网格方块。看看当你得到的数字大于网格方块的数量时会发生什么。...这是指当输入的一位发生变化时，输出值中的多少位发生变化。要说哈希函数具有良好的雪崩效应，输入中的单个位翻转应该会导致输出位平均翻转 50%。正是这个属性帮助哈希函数避免在网格中形成模式。...让我们通过讨论哈希图来解决这个问题。要理解哈希映射，我们首先必须了解映射是什么。映射是一种允许您存储键值对的数据结构。...您会注意到一种模式，但整体分布看起来不错。没那么快，哈斯基。我们需要讨论一个严重的问题。这些连续数字的分布看起来不错，但我们已经看到 stringSum 没有良好的雪崩效应。这结局并不好。

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阿榜的生信笔记2

哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭?...大家仔细阅读文章哦，等会大家就知道答案了三、对一个向量进行操作： ①、向量赋值输出：小技巧：规范的赋值符号 Alt+减号相当于=，有两种“赋值+输出一起实现”方式 #####2.2对单个向量进行的操作...聪明的你知道选B吧小技巧：掌握了这个技巧，以后我们能更好的理解代码了 #利用循环补齐简化代码 paste0(rep("x",3),1:3) paste0("x",1:3) ⑥、交集、并集、差集 #(4...进行参照，输出y的剩余部分 x %in% y #x的每个元素在y中存在吗？...y %in% x #y的每个元素在x中存在吗？注意：x %in% y #x的每个元素在y中存在吗？即以x为主体，检验x的每个元素在y中存在吗? y %in% x #y的每个元素在x中存在吗？

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拓扑排序 HDU - 5695

在上课之前，所有同学要排成一列，假设最开始每个人有一个唯一的ID，从1到NN，在排好队之后，每个同学会找出包括自己在内的前方所有同学的最小ID，作为自己评价这堂课的分数。...对于每组数据，第一行输入两个整数NN和M(1≤N≤100000,0≤M≤100000)M(1≤N≤100000,0≤M≤100000)，分别表示总人数和某些同学的偏好。 ...Output对于每组数据，输出最大分数。...（假设哈希图由下往上绘制），这个点是悬挂点，极小点（离散数学） long long res=0;//long long 保险，看题目吧 int u_num=inf;//考虑程序的鲁棒性...//也可以理解为，除去哈希图上的这个点->哈希图不允许悬挂边的存在 indegree[v]--;//对应的终点入度--

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机器学习中为什么需要对数据进行归一化？

对于输出有要求时再尝试别的方法，如归一化或者更加复杂的方法。很多方法都可以将输出范围调整到[0, 1]，如果我们对于数据的分布有假设的话，更加有效的方法是使用相对应的概率密度函数来转换。...初始化：在初始化时我们希望每个神经元初始化成有效的状态，tansig函数在[-1.7, 1.7]范围内有较好的非线性，所以我们希望函数的输入和神经元的初始化都能在合理的范围内使得每个神经元在初始时是有效的...梯度：以输入-隐层-输出这样的三层BP为例，我们知道对于输入-隐层权值的梯度有2ew(1-a^2)*x的形式（e是誤差，w是隐层到输出层的权重，a是隐层神经元的值，x是输入），若果输出层的数量级很大，会引起...e的数量级很大，同理，w为了将隐层（数量级为1）映身到输出层，w也会很大，再加上x也很大的话，从梯度公式可以看出，三者相乘，梯度就非常大了。...隐层到输出层的权值梯度可以写成 2ea，而输入层到隐层的权值梯度为 2ew(1-a^2)x ，受 x 和 w 的影响，各个梯度的数量级不相同，因此，它们需要的学习率数量级也就不相同。

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扣子Coze实战必备｜万能免费文生视频的剪映小助手指南（建议收藏）

学会了这个流程，就等于掌握了书单、火柴人、小人国美食等爆款视频的核心功法，不仅能自己创作，而且还可以自由发挥！...输入：关联循环体的input变量 4. ...代码节点代码节点主要是用于处理制作视频必备的参数，例如图片参数和音频参数。 1. 输入：循环节点的结果变量 2. 输出：imgs（图像节点生成的图片变量）和audio_infos（音频变量） 3. ...add_audios插件节点用于接入上游传入的音频内容：剪映草稿保存节点 save_draft插件节点输出最终保存的视频草稿文件：结束节点直接输出save_draft节点的draft_url即可...复制Coze工作流中输出的json文件到剪映小助手：https://ts.fyshark.com/#/cozeToJianyin?

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数据结构（9）-- 哈希表 unordered_map

这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。...（或者：把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...假设这个停车场非常非常大，大到可以给每个车牌号分配一个固定的停车位；那么只要你把自己的车牌号报给看门老头，他拎着你的衣领子往后一丢，你就“吧唧”一下掉自己车顶上了——嗯，你看，一车一位，就是这么任性。...---- unordered_map 你要是叫我写哈，给我个把小时也能写个简陋的出来，不过哈希函数可能就没那么好就是了。手写哈希表的文章网上一找一大把。

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【从0到1学算法】散列表

散列函数首先需要理解散列函数，散列函数是散列表的灵魂。散列函数是这样的函数，无论你给他什么数据，它都还给你一个数字。 ? 专业点说，就是散列函数“将输入映射到数字”。...散列函数映射数字有这些规则： 1.相同的输入，输出必定也相同。例如，假设输入apple得到4，那每次输入apple得到都是4。 2.不同的输入映射到不同数字。（这是最理想情况）这有何用途？...我们将在这个数组中存储商品价格。下面将苹果的价格加入这个数组中，输入apple到散列函数。输出为3，因此将苹果价格存储的索引3位置。 ? ? 下面将牛奶价格存储到数组中。 ? ?...二.冲突前面我们说到，散列函数在理想情况下，不同的输入映射到不同数字。但没有那么多的理想情况，有时候散列函数会发生冲突，这影响着散列表的性能。假设有这样一个数组，它包含26个位置。 ?...这是需要调整长度，首先创建一个更长的新数组：长度为原来的2倍。 ? 接下来，通过散列函数将所有元素插入到这个新数组中。 ? 填装因子越低，发生冲突的可能性越小，散列表性能越高。

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5款“真香”AI工具推荐

Chatgpt不在此推荐中啊，在目前的AI工具中，Chatgpt是大哥，既然是大哥，大哥都知道，就不推荐了,然而其目前主要支持文本输出，虽然丰富的插件拓宽了使用场景，但虽是尊贵的Plus，仍旧有3个小时只能输出...FORM=GENILP 推荐理由： AI绘画软件有很多，为什么推荐这个呢？重点是比较好用，而且完全免费哈。 Bing 图形创建器，由DALL.E驱动，DALL.E是什么？...推荐Bing 图形创建器的另一个原因就是操作非常的简单，小学3年级就可以操作了，可以看到整个UI设计的非常简约，只需要输入提示词。点击运行就OK了相比之下，SD等操作就有点复杂。...第四款 Chatwithvideo 类型：ChatGPT插件推荐理由：可以直接获取视频内容，利用ChatGPT进行总结，这个相当的好用哈，尤其对于内容创作者而言。...这个不太好展示，后期会出视频教程，有兴趣可以后续关注。相比主流的视频编辑软件，PR,大众剪辑软件-剪映， Filmora在AI嘉持下操作简单，且支持多种效果，有兴趣。可以去看一下。

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一天一大 leet(判断二分图)难度:中等-Day20200716

题目: 给定一个无向图 graph，当这个图为二分图时返回 true。...如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集 A 和 B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自 A 集合，一个来自 B 集合，我们就将这个图称为二分图。...graph 将会以邻接表方式给出，graph[i]表示图中与节点 i 相连的所有节点。每个节点都是一个在 0 到 graph.length-1 之间的整数。...示例: 示例 1 输入: [[1,3], [0,2], [1,3], [0,2]] 输出: true 解释: 无向图如下: 0----1 | | | | 3----2 我们可以将节点分成两组...示例 2 输入: [[1,2,3], [0,2], [0,1,3], [0,2]] 输出: false 解释: 无向图如下: 0----1 | \ | | \ | 3----2 我们不能将节点分割成两个独立的子集

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科个普啦--内存的实现原理

译码器：依据输入端的二进制，在输出端选中某一条电路 ? 如图，如果A=0，B=0，则选中最上面的那条线 2.多路复用器：根据控制信号，只选择输入端的某根电路，把这根线输出到输出端 ?...能保存这么多地址，也就能找到这些地址上的二进制信息寻址能力：每个地址里具体存多少个bit，由于历史原因，绝大部分计算机都是8bit的寻址能力。那么我们来看一个超简单的内存哈。...这个内存是2的2次方的寻址空间，即只能查找4个地址。寻址能力是3个bit，即每个地址只能存3个bit。 ? 如图 1.内存的寻址由一个2个输入的译码器实现。...译码器根据A1和A2的输入，选中对应的一条线，即找到地址对应的存储空间。 2.内存存储信息的能力具体实现是由门控D锁存器保存bit信息。 3.读取内存的输出由多路复用器实现。...根据寻址时译码器选中的某一个线路，每一列的多路复用器只能输出那个线路的对应的那个门控D锁存器保存的bit。则最终的三个bit都是由同一个线路对应的三个门控D锁存器的输出。

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打造AI聊天机器人，从 GPT-4 生成代码到用户交互！

第二个关键：让机器人认 “相似问题”（智能匹配）比如你教过 “你好” 的回复，用户输入 “你好呀”“嗨”“哈喽”，机器人怎么知道这些是类似的问题？...这里要用到 Python 内置的difflib库，里面的get_close_matches()函数专门干这事！这个函数咋工作的？...回答思路：不用讲太底层，说清楚 “计算相似度”“返回匹配结果” 就行，结合项目例子：“这个函数主要是计算‘用户输入’和‘已有问题’之间的‘相似度分数’（用的是序列匹配算法，比如比较字符的重合度），然后根据咱们设的...cutoff 阈值筛选：比如咱们项目里 cutoff=0.6，函数会把所有相似度≥0.6 的问题找出来，按相似度从高到低排，然后返回前 n 个（咱们设的 n=1，所以只返回最像的）。...八、后续扩展后续可以自己玩的扩展功能给机器人加 “忘记” 功能：输入 “忘记你好”，机器人就把 “你好” 对应的问答从知识库删掉加回复时限：如果用户 30 秒没输入，机器人提示 “你还在吗？”

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SVM原理与实现

这里换一种角度来思考，在机器学习领域，一般的做法是经验风险最小化（empirical risk minimization,ERM），即构建假设函数（Hypothesis）为输入输出间的映射，然后采用损失函数来衡量模型的优劣...，一律映射到高维空间，那么这个维度大小是会高到可怕的。...答：核函数的本质是两个函数的內积，通过核函数将其隐射到高维空间，在高维空间非线性问题转化为线性问题, SVM得到超平面是高维空间的线性分类平面。...而SVM的理解和优化相对来说复杂一些，SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离,这个在进行复杂核函数计算时优势很明显,能够大大简化模型和计算。...线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣线性和非线性是针对模型参数和输入特征来讲的；比如输入x，模型y=ax+ax^2 那么就是非线性模型，如果输入是x和X^2则模型是线性的。

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php面向对象第十篇 toString() call()

记住，兄弟们，凡是前面加__两个下划线的，就是系统给我们提供的函数。 __toString();问题？在什么地方调用的啊？在自动调用，在输出对象引用的时候调用的函数哈记住，这个函数__toString函数有返回值的哈，在输出对象引用的情况下自动调用，然后是进入__toString函数里面，然后是返回来一个aa字符串，输出....那么可不可以在程序调用对象内部不存在的方法时，提示我们调用的方法及使用的参数不存在，但程序还可以继续执行，这个时候我们就要使用在调用不存在的方法时自动调用的方法“__call()” __call的核心是...php class people { function __call($function1,$args)//第一个参数为不存在方法的名字，第二个参数为这个不存在方法的参数，以数组方式存的哈 {...echo "抱歉,这个方法不存在,当方法不存在,所以执行这里的哈"; } } $people1=new people(); $people1->eat();//记住，这个是当方法在内中不存在所以调用的哈

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Linux内存映射——mmap

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一 mmap系统调用 1.内存映射所谓的内存映射就是把物理内存映射到进程的地址空间之内，这些应用程序就可以直接使用输入输出的地址空间，从而提高读写的效率。...对于像管道和消息队列等通信方式，则需要在内核和用户空间进行四次的数据拷贝，而共享内存则只拷贝两次数据：一次从输入文件到共享内存区，另一次从共享内存区到输出文件。...这个函数建立页表为这个虚拟地址范围从 virt_addr 到 virt_addr_size. pfn 页帧号, 对应虚拟地址应当被映射的物理地址....这个函数影响物理地址从 (pfn到 (pfn<<PAGE_SHIFT)+size. size 正在被重新映射的区的大小, 以字节....第三个是进程虚拟地址，这个地址处于用户空间。而对于mmap函数映射的是物理地址到进程虚拟地址，而不是把物理地址映射到内核虚拟地址。而ioremap函数是将物理地址映射为内核虚拟地址。

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【Leetcode -205.同构字符串 -228.汇总区间】

每个出现的字符都应当映射到另一个字符，同时不改变字符的顺序。不同字符不能映射到同一个字符上，相同字符只能映射到同一个字符上，字符可以映射到自己本身。...示例 1: 输入：s = “egg”, t = “add” 输出：true 示例 2：输入：s = “foo”, t = “bar” 输出：false 我们的思路是，初始化两个数组为0，长度是有效字符的最大值...，因为数组中存的是字符串中的字符；用sc和tc记录当前字符是否第一次出现，第一次出现就++sc和++tc，按照出现的顺序给它赋值；比如abbc和babc，a和b第一次出现，那么hash1[a] 和 hash2...，返回的长度先定义为0；这里使用sprintf函数将格式化数据写入字符串；注意这里，开辟一个空间，存放这个常量字符串的时候，因为这里输入的范围是-2^31到 2^31 - 1；如：输入[-2147483648...//开辟一个空间，存放这个常量字符串 //因为这里输入的范围是-2^31到 2^31 - 1，如：输入[-2147483648,-2147483647,2147483647]

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PHP+MYSQL登陆页面4

问题2：为什么密码只一个，呵呵，这个登陆好吗，你的用户名+密码已经保存好了，登陆合适就可以了呀为什么这个页面也要用session技术，因为用户登录后没退出下次登陆到这个页面也是登陆后页面哈，为什么呢...，因为session技术嘛 @session_start(); 开启技术并且屏蔽掉错误信息 //先获取把，然后看看是否匹配注册过的信息哈 if(isset($_POST['username'])&...+匹配数据库中的密码用什么匹配用登陆输入的和注册过的匹配哈 //匹配输出什么呢呵呵，输出的是编号和用户名，因为密码加密了呀呵呵 $query="SELECT id,username from users...['userid'])) { require_once('denglucg.php'); } } //这里是如果要存数据到服务器中呢，用什么数组，关联嘛,毕竟session存储的都是用关联存储的嘛是吧...//然后是把用户名+用户名id存储，为什么存储他们辆，因为这个用户是多少号并且叫什么名嘛，叫人不是这样叫的嘛，有规矩的嘛是吧 if($result->num_rows) { echo "登陆成功

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做自媒体，新手该优先做“大而全”还是“小而美”我的思考

为啥因为他抓住了“银发群体对手机摄影的需求”这个细分痛点，用“小而美”精准打击。再比如剪映的“一键成片”功能，导入10段手机拍摄的素材，它能自动匹配转场和背景音乐，省去你手动剪辑的时间。...现在问你个问题你手机里存得最多的照片/视频类型是啥是宠物、美食、旅行还是工作日常赶紧翻相册看看，这可能就是你的“小而美”方向问答环节Q我时间有限，做“小而美”能快速变现吗A当然能比如专门教上班族用手机拍工作汇报照片...我有个学员做“PPT图片美化”教程，每周更3条1分钟短平快的内容，用剪映的“图文成片”功能自动生成视频，现在每月接3-4单企业培训，收入比主业还高。关键是要找到“小需求+高频次”的切入点。...品牌方现在更看重“精准投放”，比如美妆品牌宁愿找10万粉的“小而美”美妆号，也不找50万粉的“大而全”生活号。等你通过“小而美”积累到1万精准粉，广告单价可能比10万泛粉还高。...当然，如果你有团队支持，能持续输出高质量多领域内容，“大而全”也能做，但新手慎选。

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彻底让你理解redux

这里拿一个简单的例子说明下,为什么说简单的例子呢，因为简单到不应该使用redux。。。运行效果如图(学习redux这个例子被介绍烂了)： ?...项目的运行效果大家应该能猜到哈，猜不到的clone下项目几几运行下:-) 所以这里的如说问你，这个应用应该存在数据里什么数据呢？...对的，就一个count，所以数据库就存一个count就可以了，同理，这个应用的state其实就酱紫： ? 注释错了，是count值为3 .╥﹏╥......combineReducers() 所做的只是生成一个函数，这个函数来调用你的一系列 reducer，每个 reducer 根据它们的 key 来筛选出 state 中的一部分数据并处理，然后这个生成的函数再将所有...它们定义了 UI 组件的业务逻辑。前者负责输入逻辑，即将state映射到 UI 组件的参数（props），后者负责输出逻辑，即将用户对 UI 组件的操作映射成 Action。

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CPU中的程序是怎么运行起来的

但是大佬问了我一句，CPU到底是怎么执行到每一个逻辑的，就讲了哈CPU的架构。这是时候真的有些迷了，虽然有模电数电的底子，但是自己都说迷糊了，汇编怎么对应到机器码再到怎么执行每一个逻辑。...下面所示是三极管变化而成的与门（AND）电路，通过两个三极管连接（三极管的工作原理可以百度一哈），实现逻辑。 ? 这是非门（NOT），输入1输出位0，输入位、为0输出为1. ?...这是或门（OR），只有A、B两个同时输入0的时候，输出才为0，其余都为1. ? 这是常用的逻辑门的图形表示以及真值表显示，最后一栏为真值表显示，其中A、B为输入，F为输出。 ?...每个全加器的进位输出都是下一个全加器的进位输入： ? 用一个抽象的框图进行表示，其中输入是A和B标识为从A0～A7及B0～B7。输出为和输出，标识为从 S0～S7： ?...进行AND 、NOT、OR组合，变成一个1位锁存器 ? 输入STE为1，输出为1 ? 输入RESTE为1，输出为0 ?

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Android-ServiceManager

看它的main函数的源码： ?...三件事：打开Binder设备，并在内存中映射128k的空间首先看一下struct binder_state这个结构体 struct binder_state{ int fd;...首先设置binder_write_read结构体变量的值，然后通过ioctl传递到Binder驱动程序中，此时控制命令为BINDER_WRITE_READ，binder_ioctl函数中对BINDER_WRITE_READ...总结一哈？...如果都没有问题，就会注册该service，加入到svcList中来，(在servicemanager中维护service信息的地方就是svcList，里面存了service的name和handler)。

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哈希函数如何工作 ?

阿榜的生信笔记2

拓扑排序 HDU - 5695

机器学习中为什么需要对数据进行归一化？

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数据结构（9）-- 哈希表 unordered_map

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